Praxislabor — DP-700 Microsoft Fabric Data Engineer Associate

Übersicht

Voraussetzungen

Schritte

1. 1.Provider, Ressourcengruppe, Benennung

   Standard Azure-Einstieg.

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   terraform {
     required_version = ">= 1.5"
   
     required_providers {
       azurerm = { source = "hashicorp/azurerm", version = "~> 4.0" }
       random  = { source = "hashicorp/random",  version = "~> 3.6" }
     }
   }
   
   provider "azurerm" {
     features {}
   }
   
   resource "random_id" "suffix" {
     byte_length = 3
   }
   
   data "azurerm_client_config" "current" {}
   
   locals {
     tags = {
       Project   = "certlabpro-dp-700"
       ManagedBy = "terraform"
     }
   }
   
   resource "azurerm_resource_group" "main" {
     name     = "certlabpro-dp-700-rg"
     location = "eastus"
     tags     = local.tags
   }

2. 2.Event Hubs-Namespace + Hub als Streaming-Quelle bereitstellen

   Ressourcen:

   • Azure Event Hubs

   Event Hubs ist der ereignisgesteuerte Ingestion-Dienst von Azure mit hohem Durchsatz – die kanonische Quelle für das Streamen von Daten in Fabric Event Streams. Der DP-700-Bereich Implementieren und Verwalten der Datenerfassung testet diese Kombination direkt: Echtzeitereignisse landen in Event Hubs, Fabric Event Streams abonnieren diese und leiten sie in ein Lakehouse oder eine KQL-Datenbank weiter, nachgeschaltete Abfragen sehen die Daten innerhalb von Sekunden.

   Wir verwenden den Basic-Tarif (am günstigsten, eine einzige Durchsatzeinheit) mit 1 Tag Aufbewahrungszeit. Die Prüfungsfrage zum Kompromiss zwischen Standard und Premium betrifft Capture-to-Storage-Funktionen (Capture schreibt Ereignisse automatisch in ADLS) und eine längere Aufbewahrung – Basic bietet diese nicht, ist aber die kostengünstige Option für das Lab.

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   resource "azurerm_eventhub_namespace" "main" {
     name                = "ehns-dp700-${random_id.suffix.hex}"
     resource_group_name = azurerm_resource_group.main.name
     location            = azurerm_resource_group.main.location
     sku                 = "Basic"
     capacity            = 1
   
     tags = local.tags
   }
   
   resource "azurerm_eventhub" "stream" {
     name              = "ingest"
     namespace_id      = azurerm_eventhub_namespace.main.id
     partition_count   = 2
     message_retention = 1
   }

3. 3.Medallion-Architektur von ADLS Gen2 für das Lakehouse einrichten

   Ressourcen:

   • Azure Storage

   Die Medallion-Architektur (Bronze / Silver / Gold) ist das Referenz-Datenmodellierungsmuster des DP-700-Abschnitts Analyselösungen implementieren und verwalten: roh erfasste Daten in bronze/, bereinigt und validiert in silver/, geschäftsbezogen aggregiert in gold/. Fabric Lakehouse-Tabellen basieren auf diesem genauen Layout.

   Wir stellen ein ADLS Gen2-Speicherkonto (hierarchischer Namespace = aktiviert, erforderlich für Delta Lake-Tabellen) mit den drei Container-Ebenen bereit. Fabric Lakehouse-Verknüpfungen können direkt auf dieses Speicherkonto zeigen, sodass Fabric hier liest/schreibt, ohne Daten in OneLake zu kopieren.

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   resource "azurerm_storage_account" "lake" {
     name                            = "dp700lake${random_id.suffix.hex}"
     resource_group_name             = azurerm_resource_group.main.name
     location                        = azurerm_resource_group.main.location
     account_tier                    = "Standard"
     account_replication_type        = "LRS"
     account_kind                    = "StorageV2"
     is_hns_enabled                  = true
   
     https_traffic_only_enabled      = true
     min_tls_version                 = "TLS1_2"
     allow_nested_items_to_be_public = false
   
     tags = local.tags
   }
   
   resource "azurerm_storage_container" "bronze" {
     name                  = "bronze"
     storage_account_id    = azurerm_storage_account.lake.id
     container_access_type = "private"
   }
   
   resource "azurerm_storage_container" "silver" {
     name                  = "silver"
     storage_account_id    = azurerm_storage_account.lake.id
     container_access_type = "private"
   }
   
   resource "azurerm_storage_container" "gold" {
     name                  = "gold"
     storage_account_id    = azurerm_storage_account.lake.id
     container_access_type = "private"
   }

4. 4.Fabric-Kapazität + Log Analytics-Observability bereitstellen

   Ressourcen:

   • Microsoft Fabric
   • Azure Monitor

   Dieselbe Fabric-Kapazitäts-Primitive wie bei DP-600 – die F2 SKU ist die kleinste entwicklerfreundliche Größe. Der DP-700-Fokus ist jedoch anders: Während sich DP-600 auf analytische Modellierungs-Workloads konzentrierte, konzentriert sich DP-700 auf die Datenerfassungsseite. Eventstreams, Spark-Notebooks und Datenpipelines laufen alle innerhalb dieser Kapazität.

   Log Analytics empfängt die Fabric-Kapazitätsdiagnosen (Drosselung, Abfragedauer) – der DP-700-Bereich Wartung und Optimierung stützt sich darauf für die Reaktion auf Vorfälle, wenn eine Streaming-Pipeline beginnt, Ereignisse zu verwerfen.

   Mit der bereitgestellten Kapazität ist das vollständige DP-700-Streaming-Substrat geformt: Event Hubs → Fabric Event Stream → Lakehouse-Tabelle auf dem ADLS Gen2-Speicherkonto. Die Anwendungsarbeit (Erstellen des Event Streams, Definieren des Lakehouse, Schreiben von Transformationen) erfolgt im Fabric-Portal.

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   resource "azurerm_fabric_capacity" "main" {
     name                = "fab-dp700-${random_id.suffix.hex}"
     resource_group_name = azurerm_resource_group.main.name
     location            = azurerm_resource_group.main.location
   
     administration_members = [
       data.azurerm_client_config.current.object_id,
     ]
   
     sku {
       name = "F2"
       tier = "Fabric"
     }
   
     tags = local.tags
   }
   
   resource "azurerm_log_analytics_workspace" "main" {
     name                = "log-dp700"
     resource_group_name = azurerm_resource_group.main.name
     location            = azurerm_resource_group.main.location
     sku                 = "PerGB2018"
     retention_in_days   = 30
   
     tags = local.tags
   }
   
   resource "azurerm_monitor_diagnostic_setting" "fabric" {
     name                       = "diag"
     target_resource_id         = azurerm_fabric_capacity.main.id
     log_analytics_workspace_id = azurerm_log_analytics_workspace.main.id
   
     metric {
       category = "AllMetrics"
       enabled  = true
     }
   }
   
   resource "azurerm_monitor_diagnostic_setting" "event_hubs" {
     name                       = "diag"
     target_resource_id         = azurerm_eventhub_namespace.main.id
     log_analytics_workspace_id = azurerm_log_analytics_workspace.main.id
   
     enabled_log {
       category_group = "allLogs"
     }
   
     metric {
       category = "AllMetrics"
       enabled  = true
     }
   }

Bereinigung